在Spring Boot中使用国产数据库连接池Druid

在我们实际开发过程中，我们经常使用的是DriverManager来获取，通过每次都向数据库建立连接时将Connection加载到内存中，然后验证用户名和密码，这段时间的消耗大致在0.0 5s - 1s左右，每次当我们需要获取数据库连接的时候，就需要向数据库要求一次，执行之后在断开连接，这样的重复的操作，在一定程度上也会消耗部分时间以及资源，数据库的连接资源并未得到充分的利用，假设，当同时有几百人或者几千人在线，那么频繁的进行数据库连接操作，将会占用很多系统资源，眼中的甚至造成服务器崩溃。

为了避免这种传统开发过程中的数据库连接问题，开发者便尝试采用数据库连接池技术。其基本思想就是: 为数据库连接建立一个"缓冲池"。预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要建立数据库连接时候，只需要从"缓冲池"中取出一个，然后再使用完毕后放回去。

在此文中，我们将使用由我们阿里巴巴数据库事业部出品的一个开源项目，他除了是一个高性能数据库连接池之外，更是一个自带监控的数据库连接池。我们在《Spring Boot中配置默认的HikariCP数据源》中围绕了Hikari进行了相关讲解，知道他虽然很优秀，但是对于国内的用户来说，我们可能对Druid更加熟悉，故而关于在Spring Boot中使用Druid是我们作为后端开发人员需要掌握的一项基本技能。

配置Druid数据源

仍旧是新建一个Spring Boot项目

第一步,引入相关依赖。

xml 复制代码

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
		</dependency>
		<!--引入Druid依赖-->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
			<version>1.1.21</version>
		</dependency>
<!--进行监控-->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>mysql</groupId>
			<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>com.oracle.ojdbc</groupId>
			<artifactId>ojdbc8</artifactId>
			<version>19.3.0.0</version>
		</dependency>
	</dependencies>

第二步，在Spring Boot的application.properties中配置数据库连接信息。

Druid的配置都是以spring.datasource.druid作为前缀的

properties 复制代码

# MySQL基础配置
#spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
#spring.datasource.druid.username=root
#spring.datasource.druid.password=
#spring.datasource.druid.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

server.port=8088

# Oracle
spring.datasource.druid.url=jdbc:oracle:thin:@localhost:1521/orcl
spring.datasource.druid.username=root
spring.datasource.druid.password=root
spring.datasource.druid.driver-class-name=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
# 连接池配置
spring.datasource.druid.initialSize=10
spring.datasource.druid.maxActive=20
spring.datasource.druid.maxWait=60000
spring.datasource.druid.minIdle=1
spring.datasource.druid.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
spring.datasource.druid.minEvictableIdleTimeMillis=300000
spring.datasource.druid.testWhileIdle=true
spring.datasource.druid.testOnBorrow=true
spring.datasource.druid.testOnReturn=false
spring.datasource.druid.poolPreparedStatements=true
spring.datasource.druid.maxOpenPreparedStatements=20
spring.datasource.druid.validationQuery=SELECT 1 from useradd
spring.datasource.druid.validation-query-timeout=500
spring.datasource.druid.filters=stat,wall

# 监控配置
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=true
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=admin

属性参照报表:

配置	缺省值	说明
name 名字		配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。如果没有配置，将会生成一个名字，格式是："DataSource-" + System.identityHashCode(this). 另外配置此属性至少在1.0.5版本中是不起作用的，强行设置name会出错。详情-点此处。
url		连接数据库的url，不同数据库不一样。例如： mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto
username 用户名		连接数据库的用户名
password		连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中，可以使用ConfigFilter。详细看这里
driverClassName 驱动程序类名称	根据url自动识别	这一项可配可不配，如果不配置druid会根据url自动识别dbType，然后选择相应的driverClassName
initialSize	0	初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时
maxActive	8	最大连接池数量
maxIdle 最大空闲	8	已经不再使用，配置了也没效果
minIdle		最小连接池数量
maxWait		获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。
poolPreparedStatements poolPrepared语句	false	是否缓存preparedStatement，也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大，比如说oracle。在mysql下建议关闭。
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize	-1	要启用PSCache，必须配置大于0，当大于0时，poolPreparedStatements自动触发修改为true。在Druid中，不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题，可以把这个数值配置大一些，比如说100
validationQuery		用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句，常用select 'x'。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。
validationQueryTimeout		单位：秒，检测连接是否有效的超时时间。底层调用jdbc Statement对象的void setQueryTimeout(int seconds)方法
testOnBorrow	true	申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnReturn testOnReturn（测试返回）	false	归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testWhileIdle	false 假	建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效
keepAlive	false（1.0.28）	连接池中的minIdle数量以内的连接，空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis，则会执行keepAlive操作。
timeBetweenEvictionRunsMillis	1分钟（1.0.14）	有两个含义：1) Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。2) testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明
numTestsPerEvictionRun	30分钟（1.0.14）	不再使用，一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun
minEvictableIdleTimeMillis		连接保持空闲而不被驱逐的最小时间
connectionInitSqls		物理连接初始化的时候执行的sql
exceptionSorter 例外分类器	根据dbType自动识别	当数据库抛出一些不可恢复的异常时，抛弃连接
filters		属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件，常用的插件有：监控统计用的`filter:stat`日志用的`filter:log4j`防御sql注入的`filter:wall`
proxyFilters		类型是List<com.alibaba.druid.filter.Filter>，如果同时配置了filters和proxyFilters，是组合关系，并非替换关系
--	--	--

配置开启stat监控统计的界面以及监控内容的相关配置：

spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern：访问地址规则
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable：是否允许清空统计数据
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username：监控页面的登录账户
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password：监控页面的登录密码

第三步：创建相关实体类User

java 复制代码

public class User {

    private String name;
    private Integer age;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }

    public User(String name, Integer age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public User() {
    }
}

第四步：创建相关业务接口：

java 复制代码

public interface UserService {

    /**
     * 新增一个用户
     *
     * @param name
     * @param age
     */
    int create(String name, Integer age);

    /**
     * 根据name查询用户
     *
     * @param name
     * @return
     */
    List<User> getByName(String name);

    /**
     * 根据name删除用户
     *
     * @param name
     */
    int deleteByName(String name);

    abstract int getAllUsers();

    /**
     * 删除所有用户
     */
    int deleteAllUsers();

}

第五步：实现接口

java 复制代码

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    UserServiceImpl(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }

    @Override
    public int create(String name, Integer age) {
        return jdbcTemplate.update("insert into USERADD(NAME, AGE) values(?, ?)", name, age);
    }

    @Override
    public List<User> getByName(String name) {
        List<User> users = jdbcTemplate.query("select NAME, AGE from USERADD where NAME = ?", (resultSet, i) -> {
            User user = new User();
            user.setName(resultSet.getString("NAME"));
            user.setAge(resultSet.getInt("AGE"));
            return user;
        }, name);
        return users;
    }

    @Override
    public int deleteByName(String name) {
        return jdbcTemplate.update("delete from USERADD where NAME = ?", name);
    }

    @Override
    public int getAllUsers() {
        return jdbcTemplate.queryForObject("select count(1) from USERADD", Integer.class);
    }

    @Override
    public int deleteAllUsers() {
        return jdbcTemplate.update("delete from USERADD");
    }

}

第六步：创建相关控制层，调用业务层

java 复制代码

@RestController
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @PostMapping("/user")
    public int create(@RequestBody User user) {
        return userService.create(user.getName(), user.getAge());
    }

    @GetMapping("/user/{name}")
    public List<User> getByName(@PathVariable String name) {
        return userService.getByName(name);
    }

    @DeleteMapping("/user/{name}")
    public int deleteByName(@PathVariable String name) {
        return userService.deleteByName(name);
    }

    @GetMapping("/user/count")
    public int getAllUsers() {
        return userService.getAllUsers();
    }

    @DeleteMapping("/user/all")
    public int deleteAllUsers() {
        return userService.deleteAllUsers();
    }

}

http://localhost:8088/druid/login.html

admin -- admin

数据源 ：这里可以看到之前我们配置的数据库连接池信息以及当前使用情况的各种指标。

SQL监控：该数据源中执行的SQL语句极其统计数据。在这个页面上，我们可以很方便的看到当前这个Spring Boot都执行过哪些SQL，这些SQL的执行频率和执行效率也都可以清晰的看到。如果你这里没看到什么数据？别忘了我们之前创建了一个Controller，用这些接口可以触发UserService对数据库的操作。所以，这里我们可以通过调用接口的方式去触发一些操作，这样SQL监控页面就会产生一些数据：

图中监控项上，执行时间、读取行数、更新行数都通过区间分布的方式表示，将耗时分布成8个区间：

0 - 1 耗时0到1毫秒的次数

1 - 10 耗时1到10毫秒的次数

10 - 100 耗时10到100毫秒的次数

100 - 1,000 耗时100到1000毫秒的次数

1,000 - 10,000 耗时1到10秒的次数

10,000 - 100,000 耗时10到100秒的次数

100,000 - 1,000,000 耗时100到1000秒的次数

1,000,000 - 耗时1000秒以上的次数

SQL防火墙 ：该页面记录了与SQL监控不同维度的监控数据，更多用于对表访问维度、SQL防御维度的统计。

该功能数据记录的统计需要在spring.datasource.druid.filters中增加wall属性才会进行记录统计，比如这样：

properties 复制代码

spring.datasource.druid.filters=stat,wall

注意：这里的所有监控信息是对这个应用实例的数据源而言的，而并不是数据库全局层面的，可以视为应用层的监控，不可能作为中间件层的监控。

编写测试类：

java 复制代码

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class Chapter33ApplicationTests {

    @Autowired
    private UserService userSerivce;

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    @Before
    public void setUp() {
        // 准备，清空user表
        userSerivce.deleteAllUsers();

    }

    @Test
    public void test() throws Exception {
        // 插入5个用户
        userSerivce.create("Tom", 10);
        userSerivce.create("Mike", 11);
        userSerivce.create("Didispace", 30);
        userSerivce.create("Oscar", 21);
        userSerivce.create("Linda", 17);

        // 查询名为Oscar的用户，判断年龄是否匹配
        List<User> userList = userSerivce.getByName("Oscar");
        Assert.assertEquals(21, userList.get(0).getAge().intValue());

        // 查数据库，应该有5个用户
        Assert.assertEquals(5, userSerivce.getAllUsers());

        // 删除两个用户
        userSerivce.deleteByName("Tom");
        userSerivce.deleteByName("Mike");

        // 查数据库，应该有5个用户
        Assert.assertEquals(3, userSerivce.getAllUsers());

    }

}